基于资源的灾难恢复能力指标体系及其度量

为提高灾难恢复能力评估的科学性与准确性,结合灾难恢复国家标准,提出基于资源的灾难恢复能力指标体系。针对灾难恢复能力指标度量缺乏系统研究的问题,依据指标特性,设计基于阈值逻辑树影响分析、网络性能影响分析及基于威布尔分析的动态指标度量方法。该指标体系及其度量在评估中的应用结果表明,其通过逐级细化国标并引入考察影 响因素的4类动态指标,能有效提高国标可操作性及评估的精度。     

论容灾备份系统灾难恢复能力评估指标分析

本文将分析容灾备份系统灾难恢复能力评估指标,通过科学的分析相关指标资料,能够更好的完善容灾备份系统的建设,提升容灾备份系统的灾难恢复能力.     

面向SWIM系统改进的服务调度算法

广域信息管理(System Wide Information Management,SWIM)是“航空云(Aeronautical Cloud)”的基础设施,用于航空交通运输相关信息的传输与共享。SWIM系统的可靠性和生存能力对航空交通运输的安全运行具有重大影响。设计了面向SWIM系统生存能力的弹性灾难恢复方案。该方案采用Linux虚拟服务的组织架构,改进了Linux虚拟服务中的加权最小连接WLC(Weighted Least-Connection)调度算法,提高了SWIM服务的连续性。实验结果表明,改进后的加权最小连接算法可以有效提升SWIM系统的灾难恢复能力,满足SWIM系统的弹性灾难恢复需求。     

云理论在航空电子战系统效能评估中的应用

云理论是以研究系统模糊性和不确定性为背景,实现系统的定性评价与定量研究相结合、相转换的理论。介绍了云理论的数字特征、在航空电子战系统效能评估中应用到正向云、逆向云以及云的加权和算法。通过层次分析法建立了航空电子战系统效能的评估体系,并结合专家打分法给出指标的定性权重和评价语,利用正向云算法将其转换为云的数字特征,通过运算得出系统顶层指标的定量评估值,最后再利用云逆向算法将其转换为符合人习惯的定性评价。     

云制造服务综合评价方法研究

作为云制造平台中的关键技术之一,云制造服务的综合评价对于整个云制造资源配置至关重要,在云制造服务综合评价中,服务资源的评价是综合评价的基础。针对云制造服务评价问题,根据云制造服务评价体系中评价指标的多样性与云制造服务特点相匹配,基于模糊理论中的模糊数学,建立了模糊综合评价模型,并确定了由层次分析法和熵权法组合确定权重的方法。再根据云制造环境下评价指标的构建原则,选取了七个一级指标和十六个二级评价指标,以上述指标构建了多层次云制造服务评价因素集和对象评语集,从而建立了云制造服务资源综合评价指标体系。最后,通过云制造服务实例验证了该云制造服务综合评价模型及模糊综合评价算法的操作简便性及实用性。     

基于可信虚拟域的政务云应用研究

云计算能够提升IT资源的利用率,提高服务的开通时间、可用性以及灾难恢复能力,是信息化应用的重要支撑。建立政务云,可以解决目前电子政务发展中面临的应用迅速扩充、数据共享、建设和运维成本的上升等问题,但同时也带来一些安全威胁。在分析电子政务云可能风险的基础上,提出采用可信计算技术在政务云数据中心虚拟层建立可信虚拟域,通过安全隔离策略满足政务云的安全需求,并提出采用同态加密的方法实现政务云的加密信息检索。     

AHP和模糊综合评判在灾难恢复能力评估中的应用

采用AHP法，建立了信息系统灾难恢复能力影响因素的递阶层次模型，并确定该模型各层影响因素的权重。在此基础上，建立了模糊综合评判模型，并应用上述方法对上海某银行信息系统的灾难恢复能力进行了综合评估。     

云模型油气SCADA系统信息安全评价研究

信息技术的迅猛发展,油气SCADA系统的信息随时可能泄露,所以有必要对其进行安全评价。因此,本文根据SCADA系统的事件发生前期、中期、后期的防御技术体系,分析其评价指标,并将评价指标映射到因素上,然后采用了因素空间理论建立了信息安全评价的因素模型;针对评价模型的事中因素,引入云模型推理对其进行评价,并通过MATLAB软件实现云模型推理算法。实验结果表明,该方法达到了较好的评价效果,也为信息安全评价的方法提供了一种新思路。     

基于排队PETRI网的云系统评估模型和方法

针对云系统规模庞大、构成复杂、动态性突出、层次关联性强而难于建模评估的问题,提出一种基于排队Petri网的云系统评估模型QPNC;QPNC结合了排队论和Petri网理论特点,模型具备较强的定量评价和行为描述能力,能够很好地对复杂云系统进行有效建模和模拟;基于上述模型,进一步提出并完善云系统的定量分析、评估体系,仿真并模拟了大规模并行环境下云系统的动态服务效果;实验结果表明,QPNC能够有效反映出各种云系统架构在性能和服务等方面特征,对云系统的各种动态服务行为具有很高的仿真度,为设计构建更加高效、更具针对性的云系统提供了定量分析支持和理论依据。     

基于云模型的网站质量评价系统

现有的网站质量评价方法存在不少缺陷。设计的基于云模型的网站质量评价系统,选择了适当的两级指标,设置了各自的权重;并利用云发生器实现了指标评价的定性定量转换,利用设置的权重得到了云模型的三个特征值,通过云滴分布得到了最终的评价结果。实例验证表明,评价系统简洁高效,具有一定的实践意义和指导作用。     

基于云模型的仿真可信度评估方法

针对云模型在非正态分布条件下不适用的问题,提出了基于均匀分布的一维逆向云算法,并将其应用于仿真系统的可信度评估体系。首先,阐述了仿真可信度的重要性,并以实际工程为背景建立了某型装备抗干扰能力评估结果可信度评估指标;其次,运用基于云模型的仿真可信度评估方法对系统进行评估,并对该评估方法进行改进;最后,为了完善该评估方法,推导出基于均匀分布的一维逆向云算法,并且设计实验验证了该算法的有效性。仿真实验结果表明,该逆向云算法在较大数据时平均绝对误差小于5%,具有较高实用性,为云模型理论的完善提供一种思路。此外仿真可信度评估结果表明,该评估方法精度高,包含数据的分散度和凝聚度信息,可以进行更全面评估和错误数据预测。     

基于GIS的广西暴雨风险度实时评估系统

针对精细化、定量化的暴雨灾害风险度实时评估方法的缺乏,应用广西的暴雨日数和日降雨量等气象数据、历史灾情数据、高程和距海距离等地理信息数据,通过研究确定基于承灾体-孕灾环境-致灾因子-抗灾力等多源数据的广西暴雨致险因子的辨识技术和序列构建方法,构建了针对农业、社会经济等不同承灾体的,基于暴雨危险度、孕灾环境脆弱度、暴雨灾害易损度和抗灾力的暴雨灾害风险度实时评估模型和等级指标,并运用组件式地理信息系统(GIS)二次开发技术,以实时评估模块为核心,研发了基于GIS技术的广西暴雨风险度实时评估系统,简化和规范了暴雨风险度实时评估操作流程。应用所提系统对2011年9月29日的强台风“纳沙”带来的暴雨风险度进行评估,评估结果与灾情实况相符。     

一种成本相关的云提供商数据可靠性保证算法

数据可靠性保证和容灾成本控制对云提供商而言是一个相互矛盾的问题.在分析已有数据保障机制的基础上,设计了一个基于多个云平台的分布式富云容灾模型,利用富云容灾系统,私有云提供商可以借用其他云平台的虚拟资源对自身数据进行冗余备份.为了减少数据传输的响应时间,富云容灾模型通过设置多个地理位置隔离的富云代理实现云平台用户任务的分配,减少私有云平台的工作负荷.针对富云容灾系统的成本优化和数据可靠性保证问题,提出了一种成本相关的云计算服务数据可靠性保证算法CAHRPA.该算法根据数据传输带宽和容灾费用在多个云平台中动态选择数据副本的存放位置,从而以一种成本优化的方式为云提供商提供数据容灾方案.实验结果表明,CAHRPA 能够在保证数据可靠性的同时,实现一种成本更低的数据容灾策略.     

基于犹豫模糊决策算法的云制造系统选择研究

云制造系统的选择评价是云制造管理中的重要研究课题。针对复杂的云制造系统评价问题,构建了基于信息集成算子和一致性提升算法的犹豫模糊互补判断矩阵（HFCJM）决策模型。由于现有的犹豫模糊加权平均算子存在不能满足幂等性的不足,提出了一种改进的犹豫模糊加权平均（I-HFWA）算子,并验证其满足幂等性这一重要性质;研究了完全乘性一致HFCJM的构造方法,并引入一致性指数概念来衡量HFCJM的一致性水平;建立了基于犹豫模糊决策算法的云制造系统选择模型,并分析了决策模型在每次迭代过程中的信息损失量、一致性水平提高程度、计算复杂度以及模型的收敛性。采用案例进行验证分析。实验结果表明,相对于对比模型,犹豫模糊决策算法在可靠性和有效性上更优。     

一种成本相关的云提供商高可靠性保证算法

文章提出了一种“富云”的数据容灾模型,即通过在云提供商之间相互进行数据备份和容灾,从而节省构建远程容灾中心的成本,并在此基础上设计了一种成本相关的云计算服务高可靠性保证算法CAHRPA,其根据数据恢复时间和容灾费用选择合适的容灾方案。实验结果证明,CAHRPA能够在满足数据恢复时间的同时选取一种成本最优的数据备份策略。     

大数据和云技术在省级山洪监测预警中的应用

针对部分已建省、市级山洪监测预警系统功能较少、运行效率低、性能指标不达标的问题,结合县级防汛部门对监测数据可靠性和时效性需求,在现有山洪灾害防治体系的基础上,提出基于云计算、大数据等关键技术的省级山洪监测平台总体设计架构,分别从云架构基础设施、大数据资源中心、平台即服务和山洪灾害监测预警软件即服务等4个层次介绍云技术及大数据的具体应用方案,探索系统应用模式,展望应用效益,大数据和云技术为省级山洪监测预警平台建设提供强有力的技术支撑。     

云计算服务质量测评指标体系研究

随着云计算服务的兴起,云计算服务质量的定义、度量和评价的一致性问题逐渐引起各大云计算服务提供商和云计算用户的关注。因此,研究云计算服务质量测评方法和指标体系,通过服务质量评估,为评估云计算服务水平提供数据支撑和决策依据,势在必行。为此,本文针对云计算服务质量的测评方法和评价指标体系缺失等问题,在掌握现有国内外云计算服务质量测评方法、解决方案及其应用情况的基础上,借鉴其成熟的模型和思路,开展云计算服务质量测评指标方法研究。通过搭建云计算服务质量测评指标体系,提炼云计算服务质量评估要求,让云计算服务质量测评真正落地。     

基于云模型理论面向大数据的协作联盟决策评价

针对联盟决策评价中存在较强的不确定性,提出基于云模型理论面向大数据的协作联盟决策评价方法.首先,构建面向大数据的多任务协作联盟多层决策评价架构,依托大数据处理分析平台获取联盟成员的基本评价指标的评价数据,应用逆向云发生器算法生成相应的评价云,并运用综合云运算产生联盟评价指标的云数字特征.然后,结合联盟评价指标权重和任务权重,运用云加权算术平均数算子进行云集结,分别产生单任务联盟决策评价云和多任务协作联盟决策评价云.再对多任务协作联盟备选方案进行决策评价和选优,以确定最优的联盟方案.最后通过实例与D-S证据理论联盟评价方法进行对比,验证文中方法的有效性.     

面向云数据安全自毁的分布式哈希表网络节点信任评估机制

在云环境下的数据自毁机制中,针对分布式哈希表（DHT）网络的恶意节点和不诚信节点容易造成密钥分量丢失或泄露等问题,提出面向云数据安全自毁的DHT网络节点信任评估机制。该机制首先为节点建立二维信任评估模型,对节点可信程度进行定性和定量的考察;接着改进节点直接信任值和推荐信任值的计算方法,充分考虑节点内外因素,从节点运行环境和交互经验两个维度出发并细化到不同层级计算节点信任值,得到信任评价子云;然后将各个信任评价子云加权合成得到综合信任云,采用云发生器描绘出综合信任云一维高斯云图形;最后结合信任决策算法选出最优可信节点。实验结果表明该机制能够帮助原有的数据自毁机制找到更适合存储密钥分量的DHT网络节点,提高了系统的容灾能力并降低了系统计算负载。